高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制方法

文章主要提出了一种新的基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像相干斑噪声抑制的算法。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了通过传统的滤波方法．在抑制高分辨率SAR图像的相干斑噪声的同时损失了大量的边缘信息和纹理细节而采用小波变换降噪的优越性和必要性;其次详细地论述了在小波域中如何利用高频局部的统计特性和分解尺度大小来选取滤波窗口尺寸进行滤波;最后通过实验结果说明了此方法比采用传统的固定窗来实现对高分辨率SAR图像的降噪、保留边缘信息和纹理细节有着更好的性能。     

基于局域波分解的微机械陀螺信号提取研究

在某型微机械陀螺实测数据的基础上,提出采用局域波分解的方法进行陀螺信号提取研究。根据局域波分解的滤波特性,采用一种新的滤波方式。首先将某一时刻的多个瞬时频率分解到不同的基本模式分量中,对信号进行局域波分解;根据分量相关系数判别噪声;对分量进行时域尺度滤波,得到重构后的去噪信号,进而得到陀螺真实信号。在实测数据上,通过局域波分解和小波变换进行信号提取对比分析,试验表明,两者均能很好的信号去除噪声,提取陀螺信号,但硬件实现上局域波分解更容易,更有实际工程意义。     

基于贝叶斯估计的非平稳SAR图像自适应小波滤波

合成孔径雷达(SAR)的相干斑噪声严重影响图像质量、降低图像的可判读性。本文提出的滤波方法，将通用小波阈值滤波方法和基于图像局域统计特性的滤波方法相结合。针对非平稳SAR图像的不同区域采用不同的方法调整小波系数，具有自适应能力。分析了噪声在小波变换域中的分布和统计特性，用高斯混合模型来对其进行描述。采用期望最大似然(EM)算法迭代出小波系数的分布参数。最后用贝叶斯估计得出真实图像的小波系数。在仿真实验中，将该方法与经典的局域统计方法以及通用的小波阈值去噪方法进行了比较。结果表明，本文的方法能对非平稳SAR图像进行更有效的滤波。     

多尺度小波变换在野值剔除中的应用

常见的野值剔除方法即卡尔曼滤波算法条件苛刻,不易实现。在分析了系统方程之后,利用小波变换的基本原理,将系统信号分解到各个尺度上,在各尺度上分别进行卡尔曼滤波,之后进行小波重构从而得到各尺度下的滤波估值。此算法将小波去噪与卡尔曼滤波算法结合起来,能够更有效地剔除野值。针对卡尔曼滤波算法的复杂性,还提出了一种有效的滤波算法,利用该算法进行小波多尺度分解和滤波和重构,信号野值也可以得到很好的剔除。经仿真实验验证,这两种多尺度小波变换算法都能够很好地剔除野值,效果明显。     

高频地波雷波抗雷电干扰研究

高频地波雷达（ＨＦ－ＧＷ Ｒａｄａｒ）作为探测超视距目标的有效手段在海防武器系统中担当重要的角色。高频段电磁环境恶劣，近区雷电在这一频段激发的天电噪声对ＨＦ－ＧＷ雷达的正常工作构成了严重干扰。通过分析雷电在ＨＦ－ＧＷ雷达多普勒域表现的奇异性，本文提出了利用小波变换在多普勒域检测雷电干扰的方法和一种抑制雷电干扰的方案。现场实验表明本文方法有效提高了ＨＦ－ＧＷ雷达抗雷电干扰的能力。     

高频地波雷达抗雷电干扰研究

高频地波雷达（ＨＦ－ＧＷＲａｄａｒ）作为探测超视距目标的有效手段在海防武器系统中担当重要的角色。高频段电磁环境恶劣，近区雷电在这一频段激发的天电噪声对ＨＦ－ＧＷ雷达的正常工作构成了严重干扰。通过分析雷电在ＨＦ－ＧＷ雷达多普勒域表现的奇异性，本文提出了利用小波变换在多普勒域检测雷电干扰的方法和一种抑制雷电干扰的方案。现场实验表明本文方法有效提高了ＨＦ－ＧＷ雷达抗雷电干扰的能力     

利用S变换的X射线脉冲星信号恒虚警率检测算法

针对传统的X射线脉冲星信号检测算法计算量大及在低信噪比下检测性能差的问题,提出了一种结合S变换的恒虚警率检测算法。首先,根据高斯白噪声的S变换域功率谱分布特性对累积信号的时频功率谱进行阀值滤波;然后累加阀值滤波后的信号功率谱作为检测统计量,从理论上对检测统计量的分布特性进行分析,得出检测统计量服从高斯分布,并用蒙特卡罗方法进行了验证。在此基础上,利用检测统计量的概率密度函数计算判决门限,从而实现了恒虚警率检测。理论分析和实验结果表明,本文算法的检测性能优于同类基于高斯分布的恒虚警率检测算法,并且具有较低的复杂度。     

一种利用沿航迹干涉合成孔径雷达复图像域数据的双边滤波算法

沿航迹干涉合成孔径雷达能够提供成像物体的雷达后向散射信息与运动信息,被应用于海面洋流流速测量与地海运动目标识别。在实际雷达系统中,由于系统误差、噪声以及回波信号的去相关导致干涉信息测量精度下降。针对上述问题,从信号处理角度提出一种利用沿航迹干涉合成孔径雷达复图像域数据的双边滤波处理算法。该方法利用像素点的干涉幅度、干涉相位以及空间物理分布信息的相似程度自适应地调整滤波器权系数,以平滑复图像域噪声和缓解传统多视滤波处理算法对图像分辨率的损失问题,从而提升干涉信息测量精度。根据沿航迹干涉合成孔径雷达海面舰船目标实测数据实验结果可得:相比于现有典型的滤波方法,所提算法能够提升干涉测量的精度,进而提升舰船目标与海杂波背景的干涉信息分布差异,为后续运动舰船目标的检测提供准确的干涉域特征。     

GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究

建立了GPS／速率陀螺组合姿态估计系统的模型，研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法：状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS／速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果，并对结果进行了分析。结果表明，与传统Kalman滤波算法比较，时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响，提高姿态确定的精度；而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响，提高姿态确定系统的性能。     

基于遥测信号的小波变换与数字滤波联合滤波方法研究

为了弥补数字滤波器不能滤除遥测信号通带内噪声的不足,提出小波变换与数字滤波联合滤波的方法。重点讨论数字滤波器的选择、小波滤波分解级数的确定和小波消噪中阈值的选择。将该方法应用于遥测信号滤波,取得了较好的效果。     

微惯性测量单元信号小波自适应滤波仿真研究

针对微惯性测量单元信号进行小波多分辨率分析后在各尺度空间呈现的不同特性,提出了一种分解层数和阈值门限自适应选取的滤波去噪方法,同时采用具有紧支集特性的Daubechies正交小波基和改进的阈值函数,自适应选取分解层数并逐层进行阈值自适应滤波,然后经小波逆变换重构原始信号,最后应用实际的M IMU信号进行滤波仿真。实验结果表明该方法能有效消除M IMU信号随机误差,大幅改善其零偏稳定性和信噪比,且算法简练通用性强,有很强的实用性。     

基于小波变换的阈值去噪技术研究

小波变换是一种新的时频联合分析方法,它在时域和频域都具有良好的局部化特性和多分辨率分析特性,能满足各种去噪要求,如低通、高通、随机噪声的去除,在信号去噪中小波变换得到了广泛的应用。本文阐述了小波变换及小波阈值去噪的基本原理,对阈值函数的选取以及阈值的确定等关键问题进行讨论。仿真实验结果表明,文章所采用的方法既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息。     

小波阈值滤波在过滤PPG信号时的误差分析

近年来,随着人们对心率变异性的认知越来越深入,各种分析心电数据的算法应运而生。小波变换技术在识别RR间期过程中的起到了非常重要的作用。然而小波变换本身存在一定的误差,这种误差产生的原因是由小波变换的本质决定的。该误差对测试数据的影响,需要具体情况具体分析,不能一概而论。本文分析了小波阈值滤波在过滤PPG信号数据时产生误差的原因,并给出了这一误差的实际测试结果。     

一种变化检测的新算法

变化检测技术是遥感图像应用中的关键技术之一。在分析变化检测算法的基础上，提出了一种新的变化检测算法，该算法主要由三步组成：差图像的优化获取、变化区域的准确检测、目标阴影的修正。仿真结果表明了本文所提算法对变化目标的检测准确可靠，且对背景有较强的鲁棒性。     

一种基于红外序列图像的弱小目标检测方法

针对天空背景下红外运动弱小目标的检测问题,提出一种结合小波变换和管道滤波的序列图像的检测算法。首先对红外序列图像采用小波变换,再采用全局门限法进行阈值分割提取出潜在目标,用形态开运算去除噪声点,以减少候选目标数目,最后再使用管道滤波的方法确定真实目标。实验结果表明,该方法能有效地检测运动红外弱小目标,显著提高红外弱小目标的检测概率,并易于硬件实现。     

基于最大信噪比的带噪测控信号分离算法

在实际卫星测控信号侦察中,混合副载波信号分离比较困难,且耗时较长.为此,提出一种基于小波变换和最大信噪比的副载波盲分离算法.先利用小波阈值算法对混合带噪信号进行消噪处理,然后采用基于最大信噪比的盲分离算法对消噪后的信号实施分离,最后得到测控副载波信号的估计.MATALAB仿真结果表明,该算法计算复杂度低,耗时短,能够较...     

基于小波变换的运动点目标检测方法

在运动点目标的检测问题中，当目标轨迹产生随机偏移时已有检测算法的效果很不理想。为解决这一难题，本文定义了一种新的小波变换——方向小波变换，提出了一种基于方向小波变换的多尺度点目标检测方法，能够稳定、有效地检测出各种作近似匀速直线运动的点目标轨迹